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Nach Corona - eine Charakterisierung der neuen Zeit


Der erste Schock über den Corona-Virus scheint überwunden zu sein und eine Rückkehr zu einer gewissen Normalität im Gange. Oder doch nicht? Nun, genau das können wir anhand der Suchbegriffe auf Google herausfinden!
Ich habe bereits über das gtrends-package für R berichtet, mit welchem man das Interesse an bestimmten Suchbegriffen bei Google analysieren kann. Das Paket funktioniert zwar gerade nicht richtig, aber die Abfrage nach dem zeitlichen Verlauf funktioniert. Zeit für eine Analyse!

Das Interesse am Suchbegriff "Corona" flacht ab; und wie sieht es mit weiteren Suchbegriffen aus?


Youtube
Zu ausgewählten Suchbegriffen erhalten wir folgenden Verlauf. Interessant ist, dass das Interesse an jedem der angegebenen Suchbegriffe zwar abnimmt, aber immer noch über dem Vorkrisen-Niveau liegt. Es scheint also eine leicht Erholung zu geben aber vielleicht ja auch beibehaltene geänderte Verhaltensweisen? Deutschland scheint weiterhin mehr Yoga zu machen als vor Corona; oder zumindest mehr Interesse zu haben.

Bildersuche
Das folgende Schaubild zum Interesse bei der Bildersuche scheint ein kurzfristig-geändertes Verhalten zu unterstreichen. Malen und Zeichnen waren wohl beliebte Beschäftigungen während des Lockdowns. Das Interesse zu "Garten" ist immer noch hoch; evtl. wegen der Suche nach Inspiration für den eigenen Garten, der an Stellenwert gewonnen hat.

GoogleNews
Die Suche bei GoogleNews zeigt folgenden Verlauf. Der Blick auf "Kurzarbeit" lässt eine Rückkehr zur Normalität vermuten; doch der Verlauf zu "Soforthilfe" zeigt ein anderes Bild auf. Also doch noch keine Normalität?

Websuche
Bei der Websuche auf Google zeigt sich ein zweigeteiltes Bild. Einerseits bekommt man den Eindruck einer Rückkehr zur Normalität anhand folgender Suchbegriffe:

Andererseits zeigt das Interesse nach folgenden Begriffen einen Wandel im Interesse "nach Corona":
Es zeigt sich eine Rückkehr zur Normalität - wobei diese Normalität nicht die alte von vor Corona ist. Speziell die letzten Grafiken zeigen, dass sich im Interesse und somit im Alltag doch etwas geändert hat und womöglich auch bleibt.


Photo by lalesh aldarwish from Pexels



Und hier noch der Code in RStudio 
library(gtrendsR)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(viridis)

# 1) Popularität von "Corona"
keywords01=c("Corona")
country=c('DE')
time=("2020-01-01 2020-05-31") 
channel='web' # "web" / "news" / "images" / "froogle" / "youtube"
trends01 = gtrends(keywords01, gprop=channel, geo=country, time=time, onlyInterest = TRUE)
time_trend01=trends01$interest_over_time
time_trend01 %>%
  mutate_at("hits", ~ifelse(. == "<1", 0.5, .)) %>% # replace with 0.5
  mutate_at("hits", ~as.numeric(.)) %>% # convert to numeric  
  ggplot(aes(x = date, y = hits, group=keyword, col=keyword))+ 
  scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, size=1.2) +
  geom_line(size = 0.5) +
  xlab('Zeit') + ylab('relatives Interesse') +
  theme_minimal()+
  theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+
  ggtitle("Interesse im Web")

# 2) Popularität auf Youtube
keywords02=c("Haare schneiden", "Fitness", "Yoga")
channel='youtube' # "web" / "news" / "images" / "froogle" / "youtube"
trends02 = gtrends(keywords02, gprop=channel, geo=country, time=time, onlyInterest = TRUE)
time_trend02=trends02$interest_over_time
time_trend02 %>%
  mutate_at("hits", ~ifelse(. == "<1", 0.5, .)) %>% # replace with 0.5
  mutate_at("hits", ~as.numeric(.)) %>% # convert to numeric  
  ggplot(aes(x = date, y = hits, group=keyword, col=keyword, fill=keyword))+ 
  scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  scale_fill_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, size=1.2) +
  geom_line() +
  #geom_area(alpha=0.4, position = "identity") +
  xlab('Zeit') + ylab('relatives Interesse') +
  theme_minimal()+
  theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+
  ggtitle("Interesse auf Youtube") +
  facet_wrap(~keyword)
  

# 3) Popularität bei Bildern
keywords03=c("malen", "zeichnen", "Garten")
country=c('DE')
time=("today 3-m") 
channel='images' # "web" / "news" / "images" / "froogle" / "youtube"
trends03 = gtrends(keywords03, gprop=channel, geo=country, time=time, onlyInterest = TRUE)
time_trend03=trends03$interest_over_time
time_trend03 %>%
  mutate_at("hits", ~ifelse(. == "<1", 0.5, .)) %>% # replace with 0.5
  mutate_at("hits", ~as.numeric(.)) %>% # convert to numeric  
  ggplot(aes(x = date, y = hits, group=keyword, col=keyword, fill=keyword))+ 
  geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, size=1.2) +
  geom_line(size = 0.5) +
  #geom_area(alpha=0.4, position = "identity") +
  scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  scale_fill_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  xlab('Zeit') + ylab('relatives Interesse') +
  theme_minimal()+
  theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+
  ggtitle("Interesse bei der Bildersuche") +
  facet_wrap(~keyword)


# 4) Popularität bei News
keywords04=c("Soforthilfe", "Kredite", "Kurzarbeit")
country=c('DE')
time=("today 3-m") 
channel='news' # "web" / "news" / "images" / "froogle" / "youtube"
trends04 = gtrends(keywords04, gprop=channel, geo=country, time=time, onlyInterest = TRUE)
time_trend04=trends04$interest_over_time
time_trend04 %>%
  mutate_at("hits", ~ifelse(. == "<1", 0.5, .)) %>% # replace with 0.5
  mutate_at("hits", ~as.numeric(.)) %>% # convert to numeric  
  ggplot(aes(x = date, y = hits, group=keyword, col=keyword))+ 
  geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, size=1.2) +
  geom_line(size = 0.5) +
  scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  xlab('Zeit') + ylab('relatives Interesse') +
  theme_minimal()+
  theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+
  ggtitle("Interesse - zeitlicher Verlauf") +
  facet_wrap(~keyword)


# 5) Popularität Web
keywords05=c("Restaurant", "Urlaub", "Fußball")
channel='web' # "web" / "news" / "images" / "froogle" / "youtube"
trends05 = gtrends(keywords05, gprop=channel, geo=country, time=time, onlyInterest = TRUE)
time_trend05=trends05$interest_over_time
time_trend05 %>%
  mutate_at("hits", ~ifelse(. == "<1", 0.5, .)) %>% # replace with 0.5
  mutate_at("hits", ~as.numeric(.)) %>% # convert to numeric  
  ggplot(aes(x = date, y = hits, group=keyword, col=keyword, fill=keyword))+ 
  geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, size=1.2) +
  geom_line(size = 0.5) +
  #geom_area(alpha=0.5) +
  scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  #scale_fill_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  xlab('Zeit') + ylab('relatives Interesse') +
  theme_minimal()+
  theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+
  ggtitle("Interesse im Web") +
  facet_wrap(~keyword)


# 6) Popularität Web
keywords06=c("Bahn","Camping", "Fahrrad")
channel='web' # "web" / "news" / "images" / "froogle" / "youtube"
trends06 = gtrends(keywords06, gprop=channel, geo=country, time=time, onlyInterest = TRUE)
time_trend06=trends06$interest_over_time
time_trend06 %>%
  mutate_at("hits", ~ifelse(. == "<1", 0.5, .)) %>% # replace with 0.5
  mutate_at("hits", ~as.numeric(.)) %>% # convert to numeric  
  ggplot(aes(x = date, y = hits, group=keyword, col=keyword, fill=keyword))+ 
  geom_smooth(span=0.5,se=FALSE, size=1.2) +
  geom_line(size = 0.5) +
  #geom_area(alpha=0.5) +
  scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  #scale_fill_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
  xlab('Zeit') + ylab('relatives Interesse') +
  theme_minimal()+
  theme(legend.title = element_blank(),legend.position="bottom",legend.text=element_text(size=12))+
  ggtitle("Interesse im Web") +
  facet_wrap(~keyword)

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